AI产品经理的日常，不在PRD里，也不在原型图上，而在一场场“没有标准答案”的效果评估中。从60分到100分的跃迁，靠的不是炫技，而是用系统性评估把AI的“模糊正确”变成“可靠好用”。这是一份关于如何科学“考AI”的实战指南。
很多刚转行或者想转行做AI产品经理的朋友，经常问我同一个问题：做AI产品，是不是每天都在研究怎么写出惊艳的PRD，或者是跟UI抠原型的交互细节？
其实真不是。
对于AI产品经理来说，花时间最多的事情，往往既不是写PRD，也不是画原型，而是一件听起来特别枯燥、但又特别要命的事儿，AI产品效果评估。
咱们得承认，现在调个接口把AI产品搭建起来，太容易了。大模型能力摆在那，只要路子对，做到60分是分分钟的事。但是，想让AI产品从「能用」变成「好用」，是60分到100分的区别。这中间差的这40分，你没法靠画原型画出来，全得靠你在泥坑里打滚，不断地对产品进行效果评估和调优。
为什么说这事儿最耗费精力？
评估这事儿，听着简单，不就是看看AI答得对不对吗？嗯，还真没那么简单。
首先，因为没有标准答案。
以前做传统软件，按钮点击跳转正不正常，那是0和1的事，非黑即白。但AI不一样。特别是在文案生成、陪伴聊天这种主观性特别强的场景里，什么是好的回答？一句文案，你觉得「太罗嗦」，开发觉得「挺详细」，老板觉得「没情感」。如果不花大把时间去定义评估标准，大家就只能在会上吵架，谁嗓门大谁有理。
其次，最可怕的是：按下葫芦浮起瓢。
咱们肯定都遇到过这种崩溃瞬间：你为了修某个BadCase（坏案例），专门去调了Prompt或者改了知识库。结果一上线，那个BadCase是修好了，但原本那几个回答得特别完美的Case，突然就开始胡说八道了。所以，那种头痛医头的零敲碎打根本行不通，必须得做系统性的评估。
那这块硬骨头，到底该怎么啃？
评估不易，但想做出一款拿得出手的产品，这又是必须要过的坎。结合这段时间的踩坑经验，我觉得大概可以分三步走：
第一，建立评估数据集
你得建立一个高质量的评估数据集。这活儿全是脏活累活。你不能弄几个数据糊弄事儿。你的数据覆盖度得够。
简单的送分题要有；
复杂的逻辑推理题要有；
甚至用户没事找事的超纲题也得有。
评估集的数据量如果不厚实，你的评估结果就是自欺欺人。
第二，确定评估方式
用机器打分：比如让GPT-5去给你的小模型打分。这招快，成本相对低，适合快速迭代看趋势。
人工评分：这是最准的，但也最贵、最慢。
你得在成本和效果之间找个平衡。如果是上线前的关键版本，那我建议还得是人工来看一眼心里才踏实。
第三，归因分析
分数跑出来了，比如准确率只有75%，然后呢？评估的终点不是那个分数，而是归因。我们要通过分析那些BadCase，把脉把出来：
这是召回的问题？
还是重排序的问题？
还是大模型生成的问题？
只有把原因定位到这么细的颗粒度，开发兄弟们才知道该怎么修。
其实说白了，评估就是给AI模型的一场模拟考试。
如果你不做系统性的评估，每次仅用少量数据测试效果，就是在赌博。你没法发现真正的问题在哪，更别提解决问题的优先级了。
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